基于案例推理的職位推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網的逐漸普及，越來越多的招聘信息在網上公布，海量的招聘信息需要求職者花費大量的時間和精力挑選既符合職位要求又使自己滿意的職位，這就導致了“一職難求”狀況的出現。為了解決這一問題，眾多的招聘網站進行了不同程度的改革，為求職者進行職位推薦，試圖讓求職者只專注于自己的招聘網站，但求職者卻對這些沒有針對性的職位推薦不滿意。
　　 傳統(tǒng)的基于瀏覽和查詢的推薦方式不能夠滿足求職者的需求，無法實現個性化。眾多求職者也存在著一個普遍的問

2、題，就是不能正確的評估自己，求職者不能真正的了解自己、了解企業(yè)、了解職位，故在求職的過程中非常的盲目。
　　 針對上述問題，本文主要從以下幾個方面進行了研究:
　　 1.將案例推理方法引入到推薦系統(tǒng)中，可以幫助求職者借助成功求職者的求職經驗，提高求職的成功率。研究了案例的表示方法，可以完整有效地表示求職者的用戶概要和求職意向等信息。
　　 2.在案例分類過程中應用樸素貝葉斯分類技術，將求職者按照所學專業(yè)對應到行業(yè)

3、類別中，在進行案例檢索時，只需在同一類別中進行，縮短了檢索的時間，提高了檢索效率。
　　 3.使用層次分析法確定了案例屬性權重，引入了區(qū)間型和層次型屬性的相似度計算方法，使得到的結果更加精確。
　　 4.將社會網絡中的信任添加到推薦系統(tǒng)中，在對用戶概要和求職意向進行相似推理的基礎上，增加對相似案例的信任程度度量，提高推薦的滿意度。
　　 5.應用求職意向上下文，及時發(fā)現求職者求職意向及偏好的改變，對推薦結果做出調

4、整，實現個性化服務。
　　 6.基于算法，本文使用Microsoft SQL Server 2008數據庫管理系統(tǒng)存儲某人才招聘求職網站2005-2010年的工作職位和求職者數據，使用統(tǒng)計分析軟件R實現了算法，初步能夠完成職位推薦。
　　 總之，本文將案例推理方法、貝葉斯分類方法、上下文信息檢索技術、基于信任的推薦算法整合應用于職位推薦系統(tǒng)，初步得到令求職者滿意的推薦結果，本文的研究結果對電子商務系統(tǒng)、職位推薦系統(tǒng)有一定